Peningkatan Akurasi Wireless Positioning System Menggunakan Cluster Filter K-NN
Abstract
Wireless Positioning System (WPS) merupakan sebuah teknologi yang sudah banyak dikembangkan sekarang ini, Alasannya adalah karena penggunaan Global Positioning System (GPS) tidak dapat berfungsi dengan baik ketika berada di dalam gedung. Penelitian ini akan membuat sebuah web yang di harapkan dapat digunakan sebagai sistem penentuan posisi di dalam sebuah gedung. Sistem ini akan meningkatkan keakurasian dari penelitian terdahulu dengan melakukan penambahan jumlah data variable dan menggunakan Cluster Filter. Pengerjaan ini akan menggunakan beberapa alat seperti access point dimana yang berguna sebagai acuan data dari sistem ini dan juga kemudian dengan menggunakan database untuk menyimpan dan mengolah data.Dimana dari pengujian didapatkan nilai akurasi pengukuran tanpa mengunakan cluster adalah sebesar 58 % dan pengukuran dengan menggunakan cluster 85,33 %Kata kunci:WPS (Wireless Positioning System), GPS (Global Positioning System), Cluster FilterReferences
Kurniawan, Ary. (2013). “Implementassi Wireless Positioning System Pada Area Kampus Politeknik Caltex Riau Berbasis Androidâ€. Pekanbaru : Politeknik Caltex Riau
Jiang, Landu. (2012). “A WLAN Fingerprinting Based Indoor Localization Techniqueâ€. Nebraska : University Of Nebraska
Diono, M. (2014). “Indoor Positioning System Based on Received Signal Strength (RSS) Fingerprinting : Case in Politeknik Caltex Riauâ€. Pekanbaru : Politeknik Caltex Riau
Sari, Rindi Anggita. (2014). “Wireless Positioning System (WPS) Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Di Area Kampus
Politeknik Caltex Riauâ€. Pekanbaru : Politeknik Caltex Riau
Taman Ginting, Widyawan, S.S.Kusumawardani. (2012). “WLAN Fingerprinting untuk Prediksi Lokasi Objek Dalam Gedungâ€. Yogyarkarta : Universitas Gadjah mada.
Muhammad Ihsan Zul, Mochammad Susantok, Muhammad Diono, Hendra, Ari Kurniawan,. (2013). “RSS Fingerprint Berbasis Mobile untuk Estimasi Lokasi Di Dalam Gedung†Pekanbaru : Politeknik Caltex Riau.
Ballzhi, Rillind. “Wireless Indoor Positioning Techniquesâ€. FS 2012 Communication Systems Seminar
Eduardo Navarro, Benjamin Peuker, Michael Quan. (2010). “Wi-Fi Localization Using RSSI Fingerprintingâ€. California : California Polytechnic State University
Lina Chen, Binghao Li, Kai Zhao, Chris Rizos, Zhengqi Zheng. (2013). “An Improved Algorithm to Generate a Wi-Fi Fingerprint Database for Indoor Positioningâ€. China : College of Information Science and Technology, East China Normal University
Ivandari. (2011). “Peningkatan Performa Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbour pada Data Berdimensi Tinggiâ€. Jakarta : STMIK Widya Pratama Pekalongan
Serif, Tacha. (2011). “Improving RSS-Based Indoor Positioning Algorithm via K-Means Clusteringâ€. Istanbul : Yeditepe University
Yu,Chen. (2010). “K-Means Clustering†Bloomington : Indiana University
Tibshirani, Ryan (2013). “Hierarchical Clusteringâ€. Optional Reading ISL10.3, ESL 14.3
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
